Сайты ТУСУРа
Нажимая кнопку «СОГЛАСЕН», Вы подтверждаете то, что  Вы проинформированы об использовании cookies на нашем сайте. Отключить cookies Вы можете в  настройках своего браузера. Подробнее
Для того, чтобы мы могли качественно предоставить Вам услуги, мы используем cookies, которые сохраняются на Вашем компьютере (Сведения о местоположении; ip-адрес; тип, язык, версия ОС и браузера; тип устройства и разрешение его экрана; источник, откуда пришел на сайт пользователь; какие страницы открывает и на какие кнопки нажимает пользователь; эта же информация используется для обработки статистических данных использования сайта посредством интернет-сервиса Яндекс.Метрика)

Анализ больших данных

Методические указания к лабораторным работам, и организации самостоятельной работы для студентов направлений «Бизнес-информатика» и «Программная инженерия» (уровень магистратуры)

Настоящее учебно-методическое пособие содержит описание лабораторных работ, а также рекомендации по организации самостоятельной работы по анализу и обработке данных с помощью инструментария языка программирования Python, предназначено для студентов технических направлений подготовки и специальностей.

Кафедра автоматизации обработки информации

Библиографическая запись:

Агеев, Е. Ю. Анализ больших данных: Методические указания к лабораторным работам, и организации самостоятельной работы для студентов направлений «Бизнес-информатика» и «Программная инженерия» (уровень магистратуры) [Электронный ресурс] / Е. Ю. Агеев. — Томск: ТУСУР, 2021. — 57 с. — Режим доступа: https://edu.tusur.ru/publications/10509
Автор:   Агеев Е. Ю.
Год издания: 2021
Количество страниц: 57
Скачиваний: 360

Оглавление (содержание)

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ЛАБОРАТОРНЫМ РАБОТАМ..……….….…...........................4

1.1 Лабораторная работа «Анализ криминальной обстановки в Сан-Франциско»….....5

1.2 Лабораторная работа «Измерение и анализ данных Интернет-соединения»…….…10

1.3 Лабораторная работа «Измерение и анализ Интернет-соединения с

хранилищем данных в виде SQL базы данных»…….............................................................15

1.4 Лабораторная работа «Описательная статистика в Python»…………………….............23

1.5 Лабораторная работа «Корреляционный анализ в Рython»……………………...............27

1.6 Лабораторная работа «Измерение и анализ Интернет-соединения

визуализация результатов»……………………………………………………………...............................32

1.7 Лабораторная работа «Простая линейная регрессия в Python»................................41

1.8 Лабораторная работа «Классификация с помощью дерева решений»….…..............43

1.9 Лабораторная работа «Обработка ошибок при использовании

метода линейной регрессии»….…...........................................................................................53

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ……56

3.1 Общие положения………………………..…….……………………………….….....................................56

3.2 Проработка лекционного материала……………………………………………............................56

3.8 Подготовка к промежуточной аттестации…………………………………………........................57

Список литературы………………….………………………………………………….....................................57